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神经网络预测什么
bp
神经网络
人口
预测
程序(matlab实现)
答:
% 该脚本用来做NAR
神经网络预测
% 作者:Macer程lag=3; % 自回归阶数iinput=x; % x为原始序列(行向量)n=length(iinput);%准备输入和输出数据inputs=zeros(lag,n-lag);for i=1:n-lag inputs(:,i)=iinput(i:i+lag-1)';endtargets=x(lag+1:end);%创建网络hiddenLayerSize = ...
我国上市公司财务危机
预测
模型研究:基于统计和人工智能方法构建目录...
答:
遗传算法在财务危机预测中的应用也得到了探讨,包括Score-sign、Score-Sigmoid等模型(111-148节),展示了其在优化预测过程中的作用。人工
神经网络预测
模型(BP神经网络)和基于案例推理的预测模型,如权重确定和粗糙集属性重要性应用,也进行了详述(151-182节)。粗糙集理论在财务危机预测中的应用(183-...
我用
神经网络
做
预测
,可是每次运行的结果都不同,请问是
什么
原因?
答:
你说的
神经网络
应该值的是BP网络吧,由于BP网络有无穷多个局部最优解,所以每次计算的结果都不同,这和你初值设置的不同也有关系。一般来说通过多次试验找到一个合理的次优解作为问题的解。
bp
神经网络
股票价格
预测
的MATLAB编程
答:
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');net.trainParam.epochs=1000; ‘最大训练次数,根据需要可自行调节’net.trainParam.goal=0.01; ‘误差’net.trainParam.lr=0.01; ‘学习率’net=train(net,P,T); ‘训练
网络
’test=[];‘待
预测
数据输入’out=sim(net,test)...
运用AR模型进行
预测
与人工
神经网络
进行预测的区别在哪里?
答:
AR模型是一种线性
预测
,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好。而用人工
神经网络
进行预测,构建的网络模型是一种非...
该代码为基于bp
神经网络
的
预测
算法怎么看
答:
它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP
神经网络
模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。上传的m文件里是一个电力系统负荷
预测
的实例,用的是最简单的BP算法,你可以参考。很抱歉,回答者上传的附件已...
使用weka中的
神经网络
做
预测
,有现成的属于,如何预测新数据?
答:
weka好像只对类属性能进行
预测
,即你能提供带已知类属性的训练集数据和类属性未知的预测集。在Explorer下面选好
神经网络
算法后,在test option下面选好training test和supplied test set。
什么
是用来评估
神经网络
的计算模型对样本的
预测
值和真实值之间的误差大...
答:
(损失函数)是用来评估
神经网络
的计算模型对样本的
预测
值和真实值之间的误差大小。数据预处理的主要方法有哪些:1、墓于粗糙集(RoughSet)理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具写作猫。目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的...
关于matlab BP
神经网络
,为
什么预测
出来的数据数值不变化?变化曲线就是...
答:
然后训练数据要包括大范围的情况,这样可以保证预测其他年份的运量的时候,输入变量不超出范围,最后预测的时候给出这几个影响因素的值,效果会好一点。预测的话,规律应该包含在训练数据里面,让神经网络去学习,如果你都不知道变化规律,怎么能指望
神经网络预测
未来?有关时间序列的问题也有其他的方法 ...
(1)BP算法的学习过程中有两个过程是
什么
?(2)写出BP
神经网络
的数学...
答:
纵观当代新兴科学技术的发展历史,人类在征服宇宙空间、基本粒子,生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到,探索人脑功能和
神经网络
的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。神经网络可以用作分类、聚类、
预测
等。神经网络需要有一定量的历史数据,通过历史数据的训练,网络可以...
棣栭〉
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